Da correlação à causalidade: utilizando aprendizado de máquina na inferência causal

Alves, Álvaro de Carvalho; Albuquerque, Daniel Corcino de

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			http://hdl.handle.net/11422/25700

Type:	Trabalho de conclusão de graduação
Title:	Da correlação à causalidade: utilizando aprendizado de máquina na inferência causal
Author(s)/Inventor(s):	Alves, Álvaro de Carvalho Albuquerque, Daniel Corcino de
Advisor:	Silva, João Carlos Pereira da
Abstract:	A análise de dados tornou-se central na tomada de decisão em diversas áreas, impulsionada pelo crescimento exponencial de informações na era digital. Técnicas tradicionais de análise, frequentemente baseadas na identificação de correlações entre variáveis, apresentam limitações na determinação de relações de causa e efeito, essenciais para decisões estratégicas em contextos de alto risco, como os dos setores de saúde e finanças. A inferência causal, por sua vez, surge para identificar e quantificar essas relações, superando as limitações da análise correlacional e possibilitando a avaliação dos efeitos causais de intervenções. Nesse cenário, o aprendizado de máquina se apresenta como uma ferramenta aliada à inferência causal, auxiliando na captura de padrões complexos e interações não lineares das variáveis em dados observacionais. Entretanto, desenvolver uma análise desse tipo não é simples para iniciantes na área. Tendo isso em vista, este trabalho busca fornecer um estudo de caso prático que explora a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina à inferência causal. Para isso, a abordagem inclui a explanação dos principais conceitos teóricos necessários para estimar efeitos causais ao nível coletivo e individual. O estudo fornece uma visão geral sobre metodologias para a determinação e estimação da causalidade a partir de dados observacionais, mostrando como calcular as principais métricas e formular políticas de decisão com base nelas. Dessa forma, buscamos contribuir para a compreensão dessa integração entre causalidade e aprendizado de máquina, servindo como um ponto de partida para iniciantes entenderem as ideias principais para uma análise de dados orientada por evidências causais, fundamental para a tomada de decisão em cenários complexos.
Keywords:	Inferência causal Causalidade Análise de dados Aprendizado de máquina Causality Causal inference Machine learning Data analysis
Subject CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Production unit:	Instituto de Computação
Publisher:	Universidade Federal do Rio de Janeiro
Issue Date:	13-Dec-2024
Publisher country:	Brasil
Language:	por
Right access:	Acesso Aberto
Appears in Collections:	Ciência da Computação

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